Modulhandbuch
Master
Mittwoch 25 November 2015Erstellt am:
aus der POS Datenbank der TU Ilmenau
2013
WirtschaftsingenieurwesenStudienordnungsversion:
ATVertiefung:
Name des Moduls/Fachs
Inhaltsverzeichnis1.FS
SV P PP
3.FS
SV SVSV PS
7.FS
S
6.FS
S
2.FS
VP P
4.FS 5.FS
LPVP V Abschluss Fachnr.
Automatisierung Pflichtbereich 13FP
Modellbildung 31 PL 30min1 0 6316
Regelungs- und Systemtechnik 2 - Profil EIT 51 PL 120min2 1 100273
Statische Prozessoptimierung 51 PL 30min2 1 100628
Automatisierung Wahlpflichtbereich 20FP
Prozessmess- und Sensortechnik 1 51 PL2 1 100804
Automatisierungstechnik 1 2 5PL11 100417
Digitale Regelungssysteme 2 5PL11 100415
Kommunikations- und Bussysteme 2 5PL11 100768
Matlab für Ingenieure 2 5SL 90min11 5550
Nichtlineare Regelungssysteme 1 2 5PL11 100498
Nichtlineare Regelungssysteme 2 11 5PL2 100762
Prozessanalyse 5PL 90min 100430
Regelungs- und Systemtechnik 3 2 5PL11 100414
Simulationstechnik 5PL 101491
Objektorientierte Simulation VL 0 100960
Simulation VL 0 1400
Wissensbasierte Systeme 5PL 101198
Dynamische Prozessoptimierung 11 5PL2 8195
Fuzzy- and Neuro Control 11 5PL2 100726
Hauptseminar 5FP
Masterseminar Automatisierungstechnik WIW 20 5PL0 100805
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Die Studierenden können:
• für wesentliche technische Systeme ein mathematisches Modell aufbauen, das für Analyse, Simulation undReglerentwurf geeignet ist. Sie kennen wesentliche Modellbildungsprinzipien der theoretischen Modellbildung und können imRahmen einer experimentellen Modellbildung eine Versuchsplanung und Parameteridentifikation durchführen.
• Die Studierenden können für ein nichtlineares Zustandsraummodell eine an einer Trajektorie gültige lineareApproximation bestimmen. • Die Studierenden kennen die Lösungen und grundlegenden Eigenschaften von zeitvarianten und zeitinvarianten linearenSystemen im Zeitkontinuierlichen und Zeitdiskreten. • Die Studierenden sind in der Lage, lineare Abtastmodelle zu bestimmen. • Die Studierenden sind befähigt, die wichtigsten Stabilitätskonzepte und -kriterien bei linearen Systemen anzuwenden. • Die Studierenden können die Konzepte Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit auf Anwendungen übertragen und dieseanhand von Kriterien problemangepaßt analysieren. • Die Studierenden beherrschen den Entwurf von Zustandsreglern und Zustandsbeobachtern mit Hilfe der Formel vonAckermann. • Die Studierenden können Folgeregelungen für lineare Eingrößensysteme auslegen. • Die Studierenden können Entkopplungsregler für lineare Mehrgrößensysteme entwerfen.
• die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der statischen Prozessoptimierung klassifizieren, • Methoden und Werkzeuge anwenden, • unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen analysieren und generieren sowie • Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten.
Modulnummer:
Prof. Dr. Christoph Ament
Modul:
Modulverantwortlich:
Automatisierung Pflichtbereich100769
Lernergebnisse
Vorausgesetzt wird der erfolgreiche Abschluss folgender Fächer:
• Mathematik 1 und 2 • Physik 1 und 2 • Elektrotechnik 1
Vorraussetzungen für die Teilnahme
Fachprüfung/Modulprüfung generiertModulabschluss:
Detailangaben zum Abschluss
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Automatisierung Pflichtbereich
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Modellbildung
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Christoph Ament
6316
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung mündlich 30 min
Fachnummer:
Deutsch
2200242Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
1 1 0
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Möchte man das Verhalten eines technischen Systems vor seiner Realisierung simulativ untersuchen oder eine Regelung fürdas System entwerfen, benötigt man ein Modell (also eine mathematische Beschreibung) des Systems. Die Entwicklungeines geeigneten Modells kann sich in der Praxis als aufwändig erweisen. In der Vorlesung werden systematischeVorgehensweisen und Methoden für eine effiziente Modellbildung entwickelt. Dabei wird in die Wege der theoretischen undexperimentellen Modellbildung unterschieden.Nach einer Einführung (Kapitel 1) werden zunächst Methoden der theoretischen Modellbildung (Kapitel 2) vorgestellt.Ausgangspunkt sind Modellansätze und Modellbildungsprinzipien in verschiedenen physikalischen Domänen wie z.B. derMechanik. Diese werden durch Analogiebetrachtungen und die Darstellung im Blockschaltbild miteinander verknüpft, undMethoden zur Modellvereinfachung werden diskutiert. Für die experimentelle Modellbildung (Kapitel 3-5) werden allgemeineModellansätze eingeführt und anschließend Methoden Identifikation von Modellparametern aus Messdaten entwickelt. Zureffizienten experimentellen Analyse von Systemen wird die Möglichkeit der Modellvalidierung durch statistische Testsvorgestellt.Die Kapitel der Vorlesung gliedern sich wie folgt:1. Einführung2. Physikalische („Whitebox“) Modelle3. Allgemeine („Blackbox“) Modelle4. Parameteridentifikation5. Modellvalidierung durch statistische Tests
Inhalt
Vorkenntnisse
Vorausgesetzt wird der erfolgreiche Abschluss folgender Fächer:
• Mathematik 1 und 2 • Physik 1 und 2 • Elektrotechnik 1
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können für wesentliche technische Systeme ein mathematisches Modell aufbauen, das für Analyse,Simulation und Reglerentwurf geeignet ist. Sie kennen wesentliche Modellbildungsprinzipien der theoretischen Modellbildungund können im Rahmen einer experimentellen Modellbildung eine Parameteridentifikation und eine Modellvalidierungdurchführen.
3Leistungspunkte: Workload (h): 90 56Anteil Selbststudium (h): SWS: 2.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2211Fachgebiet:
Art der Notengebung: Gestufte Noten
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Medienformen
Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Über Beamer steht ergänzend das Skript mitBeispielen und Zusammenfassungen zur Verfügung. Zur Veranschaulichung werden numerische Simulationen gezeigt.Das Skript kann im Copyshop erworben oder im PDF-Format frei herunter geladen werden. Auf der Vorlesungs-Webseitefinden sich weiterhin aktuelle Informationen, Übungsaufgaben und Unterlagen zur Prüfungsvorbereitung.
Literatur
• R. Isermann, M. Münchhof: Identification of Dynamic Systems – An Introduction with Applications, Springer Verlag, 2011 • J. Wernstedt: Experimentelle Prozessanalyse, VEB Verlag Technik, 1989 • K. Janschek: Systementwurf mechatronischer Systeme, Methoden – Modelle – Konzepte, Springer, 2010 • W. Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung, Produkte und Prozesse optimieren, 7. Auflage, Hanser, 2011
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Bachelor Ingenieurinformatik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Vertiefung ABT
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2010
Bachelor Maschinenbau 2013
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Vertiefung ABT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Vertiefung ABT
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Automatisierung Pflichtbereich
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Regelungs- und Systemtechnik 2 - Profil EIT
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100273
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung schriftlich 120 min
Fachnummer:
Deutsch
2200332Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Entwicklung an der Tafel, Beiblätter, Übungsblätter und Simulationsbeispiele unter:http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/regelungs-und-systemtechnik-2
http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/regelungs-und-systemtechnik-2
Inhalt
Vorkenntnisse
Abgeschlossenes gemeinsames ingenieurwissenschaftliches Grundstudium (GIG)
Lernergebnisse / Kompetenzen
• Die Studierenden können für ein nichtlineares Zustandsraummodell eine an einer Trajektorie gültige lineareApproximation bestimmen. • Die Studierenden kennen die Lösungen und grundlegenden Eigenschaften von zeitvarianten und zeitinvarianten linearenSystemen im Zeitkontinuierlichen und Zeitdiskreten. • Die Studierenden sind in der Lage, lineare Abtastmodelle zu bestimmen. • Die Studierenden sind befähigt, die wichtigsten Stabilitätskonzepte und -kriterien bei linearen Systemen anzuwenden. • Die Studierenden können die Konzepte Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit auf Anwendungen übertragen und dieseanhand von Kriterien problemangepaßt analysieren. • Die Studierenden beherrschen den Entwurf von Zustandsreglern und Zustandsbeobachtern mit Hilfe der Formel vonAckermann. • Die Studierenden können Folgeregelungen für lineare Eingrößensysteme auslegen. • Die Studierenden können Entkopplungsregler für lineare Mehrgrößensysteme entwerfen.
Literatur
• Ludyk, G., Theoretische Regelungstechnik 1 & 2, Springer, 1995 • Olsder, G., van der Woude, J., Mathematical Systems Theory, VSSD, 3. Auflage, 2004 • Rugh, W., Linear System Theory, Prentice Hall, 2. Auflage, 1996
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 116Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Gestufte Noten
Zusätzlich zur Prüfungsleistumng muss das Praktikum positiv abgeschlossen werden.
Detailangaben zum Abschluss
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verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
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Automatisierung Pflichtbereich
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Statische Prozessoptimierung
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
100628
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung alternativ 30 min
Fachnummer:
Deutsch
220371Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Optimierung des Designs und des Betriebs industrieller Prozesse• Lineare und Nichtlineare Programmierung• Mixed-Integer-Optimierung• Anwendung von Optimierungswerkzeugen (GAMS) am Rechner• Praktische Anwendungsbeispiele
Lineare Programmierung:Theorie der linearen Programmierung, Freiheitsgrad, zulässiger Bereich, graphische Darstellung/Lösung, Simplexmethode,Dualität, Mischungsproblem, optimale Produktionsplanung.
Nichtlineare Optimierung:Konvexitätsanalyse, Probleme ohne und mit Nebenbedingungen, Optimalitätsbedingungen, Methode des goldenen Schnitts,das Gradienten-, Newton-, Quasi-Newton-Verfahren, Probleme mit Nebenbedingungen, Kuhn-Tucker-Bedingungen, SQP-Verfahren (Sequentielle Quadratische Programmierung), „Active-Set“-Methode, Approximation der Hesse-Matrix, Anwendungin der optimalen Auslegung industrieller Prozesse
Mixed-Integer Nichtlineare Programmierung (MINLP):Mixed-Integer Lineare und Nichtlineare Programmierung (MILP, MINLP), Branch-and-Bound-Methode, Master-Problem,Optimierungssoftware GAMS, Anwendung im Design industrieller ProzessePraktikum zur linearen, nichtlinearen, gemischt-ganzzahligen Programmierung
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Regelungs- und Systemtechnik 1 + 2
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können
• die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der statischen Prozessoptimierung klassifizieren, • Methoden und Werkzeuge anwenden, • unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen analysieren und generieren sowie • Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten.
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
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Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool
Literatur
U. Hoffmann, H. Hofmann: Einführung in die Optimierung. Verlag Chemie. Weinheim. 1982T. F. Edgar, D. M. Himmelblau. Optimization of Chemical Processes. McGraw-Hill. New York. 1989K. L. Teo, C. J. Goh, K. H. Wong. A Unified Computational Approach to Optimal Control Problems. John Wiley & Sons. NewYork. 1991C. A. Floudas. Nonlinear and Mixed-Integer Optimization. Oxford University Press. 1995L. T. Biegler, I. E. Grossmann, A. W. Westerberg. Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall. NewJersey. 1997M. Papageorgiou. Optimierung. Oldenbourg. München. 2006J. Nocedal, S. J. Wright. Numerical Optimization. Springer. 1999
1) Mündliche Prüfung, 30 min. und2) Unbenoteter Schein (Testat) für Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Mechatronik 2014
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Master Mechatronik 2008
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
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Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Fach SI: Die Hörer und Hörerinnen kennen Modellansätze zur Beschreibung technischer Prozesse oder gemessenerSignalverläufe und können diese Modelle auf Basis von Messdaten offline oder online identifizieren. Sie verstehen dieMethoden und Algorithmen zur Identifikation und Analyse dynamischer Systeme und können diese in Bezug auf einkonkretes Projekt bewerten, auswählen und anpassen.
Modulnummer:
Prof. Dr. Johann Reger
Modul:
Modulverantwortlich:
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)100802
Lernergebnisse
Fach SI: Vorausgesetzt wird der erfolgreiche Abschluss der „Regelungs- und Systemtechnik 1“. Hilfreiche, aber nichtzwingend erforderliche Grundlagen bieten die Veranstaltungen „Reglungs- und Systemtechnik 2“ und „Modellbildung“.
Vorraussetzungen für die Teilnahme
Fachprüfung/Modulprüfung generiertModulabschluss:
Detailangaben zum Abschluss
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Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Prozessmess- und Sensortechnik 1
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Thomas Fröhlich
100804
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
230434Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Grundlagen der Messtechnik:Prozessmesstechnik, Sensortechnik, Wandlungs- und Strukturschema, Messwandlung; Metrologie und metrologischeBegriffe, PTB, DKD/DAkkS, Normale, Kalibrieren, Eichen; Einheiten, SI-System; Messen, Messabweichungen (Fehler), ISO-Guide, Messunsicherheit, Messergebnis; Ausgleichsrechnung.Temperaturmesstechnik:Kelvindefinition, Thermodynamische Temperaturskale, Gasthermometer, ITS 90, Tripelpunkte, Erstarrungspunkte,Interpolationsinstrumente; Berührungsthermometer, Flüssigkeitsthermometer; Thermoelemente, Widerstandsthermometer,Messschaltungen; Strahlungsthermometer, Strahlungsgesetze; Spektralpyrometer, Gesamtstrahlungspyrometer.Spannungs- und Dehnungsmesstechnik:Bedeutung der Spannungs- und Dehnungsmesstechnik, Überblick der Messverfahren; Dehnungsmessstreifen, K-Faktor,messtechnische Eigenschaften; Brückenschaltungen für DMS, Vorzeichenregel, Temperatur- und Kriechkompensation;Anwendung von DMS, geometrische Integration, Kraft-Momenten-Sensoren.Kraftmesstechnik:Prinzip der Kraftmessung; Verformungskörper, DMS-Kraftsensoren; Elektromagnetische Kraftkompensation,Parallellenkerkrafteinleitungssystem; Magnetoelastische Kraftsensoren, Piezoelektrische Kraftsensoren, GyroskopischeKraftmesszelle, Schwingsaitenkraftsensor, Interferenzoptische Kraftsensoren, Faseroptische Kraftsensoren; DynamischesVerhalten von Kraftsensoren, Ersatzmodell, Bewegungsdifferentialgleichung, Frequenzgänge, dynamische Wägelinie.
Inhalt
Vorkenntnisse
Abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches Grundstudium.
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können sich in der metrologischen Begriffsweit bewegen und kennen die mit der Metrologie verbundenenWechselwirkungen in Wirtschaft und Gesellschaft. Im Gebiet der Mess- und Automatisierungstechnik überblicken dieStudierenden die Messverfahren der Längenmesstechnik, Spannungs- und Dehnungsmesstechnik und Kraftmess- undWägetechnik hinsichtlich ihrer Funktion, Eigenschaften, mathematischen Beschreibung für statisches und dynamischesVerhalten, Anwendungsbereich und Kosten.Die Studierenden können in bestehenden Messanordnunoen die eingesetzten Prinzipien erkennen und bewerten. DieStudierenden sind fähig, Aufgaben der elektrischen Messung nichtelektrischer Größen zu analysieren, geeigneteMessverfahren zur Lösung der Messaufgaben auszuwählen, Quellen von Messabweichungen zu erkennen und den Weg derErmittlung der Messunsicherheit mathematisch zu formulieren und bis zum vollständigen Messergebnis zu gehen.Mit der Lehrveranstaltung erwerben die Studierenden zu etwa 60% F achkompetenz. Die verbleibenden 40% verteilen sichmit variierenden Anteilen auf Methoden- und Systemkompetenz. Sozialkompetenz erwächst aus praktischen Beispielen inden Lehrveranstaltungen und der gemeinsamen Problemlösung im Seminar.
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Maschinenbau
Pflichtkennz.:
2372Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
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Medienformen
Nutzung der Möglichkeiten von Beamer/Laptop mit Präsentationssoftware. Für die Studierendenwerden Lehrmaterialien bereitgestellt. Sie bestehen u.a. aus kapitelweise nummerierten Arbeitsblättern mit Erläuterungenund Definitionen sowie Skizzen der Messprinzipien und -geräte, deren Inhalt mit der Präsentation identisch ist. EventuelleErgänzungen enthält ein operativer universitätsinterner Downloadbereich mit variablem Inhalt.
Wägetechnik:Einheit der Masse; Bauelemente einer Waage, Empfindlichkeit, Auftriebskorrektur; Balkenwaage, Laufgewichtswaage,Neigungswaage, Tafelwaage, Brückenwaage, Einfluss von Hebelübersetzungen auf das dynamische Verhalten.Praktikum Prozessmesstechnik mit einer Auswahl von 3 aus 6 Versuchen PMS.
Literatur
Die Lehrmaterialien enthalten ein aktuelles Literaturverzeichnis.1. Internationales Wörterbuch der Metrologie - International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology. DIN. ISBN3-41 0-13086-12. DIN V ENV 13005- Leitfaden zur Angabe der Unsicherheit beim Messen3. Dubbel Taschenbuch für den Maschinenbau. Springer. ISBN: 3-540-22142-5
Generierte Prüfungsleistung (= besteht aus 1 PL und 1 SL)
• 2300465 alternative SL (= Praktikum). Die SL ist keine Zulassungsvoraussetzung für die dazugehörige PL (sPL). • 2300076 mündliche PL (= mündliche Prüfung 20 min.).Die generierte PL ist bestanden, wenn alle ihr zugeordneten Leistungen (1 PL + 1 SL) bestanden sind.Die Note für die generierte PL wird aus der ihr zugeordneten PL (sPL) gebildet.
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
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Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Automatisierungstechnik 1
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100417
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220339Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Folien zur Vorlesung, Tafelanschrieb
Spezifikation von AutomatisierungsaufgabenWiederholung der Boolschen AlgebraEndliche AutomatenPetri NetzeStatechartsSystematischer Entwurf von SteuerungenVerifikation von SteuerungenSPS-Programmierung nach IEC 61131-3Automatische CodegenerierungLeittechnik
Inhalt
Vorkenntnisse
Keine Vorkenntnisse erforderlich (wünschenswert sind Vorkenntnisse in Regelungs- und Systemtechnik)
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden erwerben die Grundlagen zur Modellierung, Steuerung und Verifikation diskreter Systeme. DieVeranstaltung ist somit eine ideale Ergänzung zur Regelungs- und Systemtechnik, in der die Regelung kontinuierlicherSysteme gelehrt wird. Neben den theoretischen Grundlagen werden auch in der Praxis verbreitete Programmiersprachennach der Norm IEC 61131-3 zur Implementierung von Steuerungen vermittelt.
Literatur
L. Litz: Grundlagen der Automatisierungstechnik, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2005.J. Lunze: Automatisierungstechnik, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2008.
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Seite 13 von 44
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Seite 14 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Digitale Regelungssysteme
SommersemesterTurnus:
Dr. Kai Wulff
100415
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220337Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Entwicklung an der Tafel, Folienpräsentationen, Simulationen,Beiblätter, Übungsblätter und Simulationsbeispiele unter:
• Charakterisierung des Abtastregelkreises (Abtastung, Zustandsraumbeschreigung, Lösung von Systemen vonDifferenzengleichungen, Eigenbewegungen, Stabilität, Abbildung der Eigenwerte durch Abtastung) • Zustandsraumbeschreibung zeitdiskreter Systeme (Errreichbarkeit, Zustandsrückführung, Formel von Ackermann, Dead-beat Regler, Beobachtbarkeit, Zustandsbeobachter, Separationsprinzip, PI-Regler mit Zustandsrückführung,Störgrößenaufschaltung mit Zustandsbeobachter) • Ein- Ausgangsbeschreibung von zeitdiskreten Systemen (z-Transformation, Übertragungsfunktion zeitdiskreter Systeme,kanonische Realisierungen zeitdiskreter Übertragungsfunktionen) • Reglerentwurf für Abtastsysteme im Frequenzbereich (Übertragungsfunktion eines Abtastsystems, diskreterFrequenzgang, Tustin-Transformation, Frequenzkennlinienverfahren für Abtastsysteme, Wahl der Abtastzeit, Approximationzeitkontinuierlicher Regler) • Regelkreisarchitekturen (Störgrößenaufschaltung, Kaskadenregelung, Internal Model Control, Anti Wind-up Schaltung)
Inhalt
Vorkenntnisse
Abgeschlossenes gemeinsames ingenieurwissenschaftliches Grundstudium (GIG). Regelungs- und Systemtechnik 1
Lernergebnisse / Kompetenzen
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls:
• Kennen die Studierenden die Beschreibung von Abtastsystemen und deren Anwendung auf digitale Regelungen. • Kennen und verstehen die Studierenden die Beschreibung linearer zeitdiskreter Systeme im Zustandsraum sowie derenEin-Ausgangsverhalten als z-Übertragungsfunktion. • Können die Studierenden zeitdiskrete Zustandsraummodelle auf ihre grundlegenden strukturellen Eigenschaftenuntersuchen. • Kennen die Studierenden die gängigen Verfahren zum Entwurf zeitdiskreter Regelungen und sind in der Lage dieseanzuwenden. • Sind die Studierenden in der Lage typische Softwarewerkzeuge zur Analyse und zum Entwurf von digitalen Regelkreisenzu verwenden. • Können die Studierenden zeitdiskrete Regler auf gängigen Plattformen implementieren.
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Seite 15 von 44
http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/digitale-regelungen
Literatur
• Franklin, Powell, Workman, "Digital Control of Dynamic Systems, Addison Wesley, 1997 • Gausch, Hofer, Schlacher, "Digitale Regelkreise", Oldenbourg Verlag, 1993 • Goodwin, Graebe, Salgado, "Control System Design", Prentice Hall, 2001 • Horn, Dourdouma, "Regelungstechnik", Pearson, 2004 • Lunze, "Regelungstechnik 2", Springer, 2001 • Rugh, “Linear System Theory”, Prentice Hall, 1996
Mündliche Prüfung (30 min) + Testat für das Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Maschinenbau 2014
Master Mechatronik 2014
Master Fahrzeugtechnik 2009
Master Maschinenbau 2009
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Fahrzeugtechnik 2014
Master Maschinenbau 2011
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Master Mechatronik 2008
Seite 16 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Kommunikations- und Bussysteme
SommersemesterTurnus:
Dr. Fred Roß
100768
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220403Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Zur Veranschaulichung werden Overhead-Projektioneneingefügt. Ein Script im PDF-Format wird angeboten.
Kommunikationsstrukturen (offene und geschlossene Systeme, Einsatzgebiete), Netzwerktopologien (Stern-, Bus-, Baum-,Ringstrukturen), ISO/OSI-Referenzmodell, Bezugsgriffsverfahren (determiniert, nach Bedarf), Datenübertragung(Übertragungsarten, Codierungsarten, Fehlerarten, Methoden der Übertragungssicherheit), Verbindungsmedien(Zweidrahtleitung, Koaxialleitung, Lichtwellenleiter, Koppelstationen), Spezielle Bussysteme (PROFIBUS, Interbus, LON,CAN)
Inhalt
Vorkenntnisse
Technische Informatik 1 und 2; Regelungstechnik, Systemanalyse
Lernergebnisse / Kompetenzen
Der Hörer erhält eine Übersicht über Methoden und Technologien der Netzwerktechnik. Es werden Fähigkeiten undFertigkeiten zum Einsatz von Feldbussystemen erarbeitet. Die Vorlesung soll darüber hinaus die methodische undbegriffliche Basis legen, um sich spezielle Lösungsansätze aus Textbüchern oder Veröffentlichungen eigenständig aneignenzu können.
Literatur
• R. Bure, Feldbussysteme im Vergleich, Pflaum 1996 • K. W. Bonfig, Feldbus-Systeme, expend-Verlag 1992 • D. Piscitello, L. Chapin, Open systems-networking, Addison-Wesley 1994 • A. Baginski, Interbus, Hüthig 1998 K. Bender, M. Katz, Profibus, Hanser 1992
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2211Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Ingenieurinformatik 2014
Master Maschinenbau 2014
Seite 17 von 44
Master Mechatronik 2014
Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014
Master Maschinenbau 2009
Master Maschinenbau 2011
Master Mechatronik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Seite 18 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Matlab für Ingenieure
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
5550
Fachverantwortlich:
Sprache:Studienleistung schriftlich 90 min
Fachnummer:
Deutsch
2200240Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Übungen im PC-Pool, Beleg am PC
Einführung in MATLAB/Simulink; Kopplung zu anderen Simulationssystemen/-sprachen; Numerische Integration vonDifferenzialgleichungssystemen, Beispiele; Simulation dynamischer Systeme mittels SIMULINK, Beispiele;Regelungstechnik: Ein-/ Ausgangsmodelle, Zustandsraummodelle, kontinuierliche und zeitdiskrete Modelle,Modelltransformationen, Stabilitätsprüfung, regelungstechnische Analyse- und Syntheseverfahren im Zeit-, Frequenz- undBildbereich, zugehörige Tools, Beispiele; Formulierung und Lösung von Optimierungsaufgaben, Beispiele
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, der Physik, der Elektrotechnik sowie Regelungs- und Systemtechnik 1 + 2, Simulation
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können die Grundzüge des Simulationssystems MATLAB/Simulink und dessen Kopplungsmöglichkeiten zuanderen Simulationssystemen/-sprachen beschreiben. Sie wenden numerische Integrationsverfahren zur Lösung vonDifferenzialgleichungssystemen an. Sie sind in der Lage, Simulationsaufgabenstellungen mit der grafischenBenutzeroberfläche von Simulink zu implementieren und zu lösen. Typische Simulationsaufgaben im regelungstechnischenUmfeld (Nutzung unterschiedlicher Modellbeschreibungen, Stabilitätsprüfung, Analyse und Syntheseaufgaben) werden durchdie Studierenden analysiert und entwickelt. Ebenso werden lineare und nichtlineare Optimierungsaufgabenstellungencharakterisiert, beurteilt und entworfen, um mit Optimierungsverfahren gelöst zu werden. In einem benoteten Beleg weistjeder Studierende seine Fähigkeit nach, mit dem vorgestellten Simulationswerkzeug MATLAB/Simulink eine gestellteAufgabe zu lösen und auszuwerten.
Literatur
Biran, A., Breiner, M.: MATLAB 5 für Ingenieure, Addison-Wesley, 2000.Bossel, H.: Simulation dynamischer Systeme, Vieweg, 1987.Bossel, H.: Modellbildung und Simulation, Vieweg, 1992.Dorf, R.C., Bishop, R.H.: Moderne Regelungssysteme. Pearson Studium. 2006Hoffmann, J.: MATLAB und SIMULINK, Addison-Wesley, 1998.Franklin, G.F., Powell, J.D., Emami-Naeini, A.: Feedback control of dynamic systems. Pearson Education. 2006Hoffmann, J., Brunner, U.: MATLAB und Tools: Für die Simulation dynamischer Systeme, Addison-Wesley, 2002.Lunze, J.: Regelungstechnik 1. Springer. 1999Lunze, J.: Regelungstechnik 2. Springer. 1997
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 116Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: Testat / Generierte Noten
Seite 19 von 44
Papageorgiou, M.: Optimierung. Oldenbourg. 1991Scherf, H.E.: Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme, Oldenbourg, 2003.Schwetlick, H., Kretzschmar, H.: Numerische Verfahren für Naturwissenschaftler und Ingenieure, Fachbuchverlag Leipzig,1991.
Schriftlicher, benoteter Beleg
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Bachelor Ingenieurinformatik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Vertiefung ABT
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 Vertiefung AST
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Vertiefung ABT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Vertiefung ABT
Seite 20 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Nichtlineare Regelungssysteme 1
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100498
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220399Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Entwicklung an der Tafel, Beiblätter, Übungsblätter und Simulationsbeispiele unter:http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/nichtlineare-regelungssysteme-1
http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/nichtlineare-regelungssysteme-1
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse über Zustandsraumverfahren, z.B. aus Regelungs- und Systemtechnik 2
Lernergebnisse / Kompetenzen
• Die Studierenden sind in der Lage, die Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen nichtlinearer dynamischerSystemmodelle zu untersuchen. • Die Studierenden können typische nichtlineare Phänomene wie z.B. Grenzzyklen oder endliche Entweichzeit einordnenund analysieren. • Die Studierenden können Eigenschaften von nichtlinearen Systemen zweiter Ordnung in der Phasenebene analysierenund beurteilen. • Die Studierenden können die Stabilität von Ruhelagen nichtlinearer Systeme überprüfen und beurteilen. • Für die Klasse der Euler-Lagrange-Systeme können die Studierenden Betriebspunkt- und Folgeregelungen entwerfen. • Die Studierenden können adaptive Regelungen mit Hilfe der Lyapunov-Theorie entwerfen. • Die Studierenden können Regelungen zur Verbesserung des Einzugsbereichs entwerfen.
Literatur
• Khalil, H., Nonlinear Systems, Prentice Hall, 1996 • Slotine, J.-J., Li, W., Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991 • Sontag, E., Mathematical Control Theory, Springer, 1998 • Spong, M., Hutchinson, S., Vidyasagar, M., Robot Modeling and Control, Wiley, 2005 • Vidyasagar, M., Nonlinear Systems Analysis, SIAM, 2002
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Mündliche Prüfung (30 min) + Testat für das Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
Seite 21 von 44
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Ingenieurinformatik 2014
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Mechatronik 2014
Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Master Mechatronik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 Vertiefung AST
Seite 22 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Nichtlineare Regelungssysteme 2
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100762
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220402Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Entwicklung an der Tafel, Beiblätter, Übungsblätter und Simulationsbeispiele unter:http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/nichtlineare-regelungssysteme-2
http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/nichtlineare-regelungssysteme-2
Inhalt
Vorkenntnisse
Nichtlineare Regelungssysteme 1
Lernergebnisse / Kompetenzen
• Die Studierenden sind in der Lage, nichtlineare Systemmodelle aus der Mechatronik in eine PCHD-Darstellung zubringen. • Die Studierenden wissen das Konzept Passivität für den Zustandsreglerentwurf einzusetzen. • Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Backstepping-Regelungsverfahren, können diese verallgemeinern und fürAnwendungen problemorientiert anpassen. • Die Studierenden können die Bedingungen bei der exakten Linearisierung überprüfen und das Konzept zum Entwurf vonBetriebspunktregelungen einsetzen. • Die Studierenden haben die Fähigkeit, das Konzept Flachheit beim Vorsteuerungsentwurf und bei Folgeregelungen zunutzen. • Die Studierenden können lokale Beobachter für nichtlineare flache Systeme entwerfen. • Die Studierenden sind in der Lage, nichtlineare Entkopplungsregler zu berechnen.
Literatur
• Isidori, A., Nonlinear Control Systems, Band 1, Springer, 2001 • Khalil, H., Nonlinear Systems, Prentice Hall, 1996 • Krstic, M., Kanellakopoulus, I., Kokotovic, P., Nonlinear and Adaptive Control Design, Wiley, 1995 • Marino, R., Tomei, P., Nonlinear Control Design: Geometric, Adaptive and Robust, Prentice Hall, 1995 • Slotine, J.-J., Li, W., Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Mündliche Prüfung (30 min) + Testat für das Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
Seite 23 von 44
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Ingenieurinformatik 2014
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Mechatronik 2014
Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Master Mechatronik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Seite 24 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Prozessanalyse
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100430
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung schriftlich 90 min
Fachnummer:
Deutsch
220342Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Möchte man das Verhalten eines technischen Systems vor seiner Realisierung simulativ untersuchen oder eine Regelung fürdas System entwerfen, benötigt man ein Modell (also eine mathematische Beschreibung) des Systems. Die Entwicklungeines geeigneten Modells kann sich in der Praxis als aufwändig erweisen. In der Vorlesung werden systematischeVorgehensweisen und Methoden für eine effiziente Modellbildung entwickelt. Dabei wird in die Wege der theoretischen undexperimentellen Modellbildung unterschieden.Nach einer Einführung (Kapitel 1) werden zunächst Methoden der theoretischen Modellbildung (Kapitel 2-3) vorgestellt.Ausgangspunkt sind Modellansätze und Modellbildungsprinzipien in verschiedenen physikalischen Domänen wie z.B. derMechanik. Diese werden durch Analogierbetrachtungen und die Darstellung im Blockschaltbild miteinander verknüpft. Füreine anschließende Modellvereinfachung werden Methoden der Linearisierung, Ordnungsreduktion, Orts- undZeitdiskretisierung vermittelt.Für die experimentelle Modellbildung (Kapitel 4-6) werden allgemeine Modellansätze eingeführt und anschließend MethodenIdentifikation von Modellparametern aus Messdaten entwickelt. Zur effizienten experimentellen Analyse von Systemen mitmehreren Einflussfaktoren wird eine geeignete Versuchsplanung und -analyse entwickelt. Den Abschluss bildet eineKlassifikation der ermittelten Modelle (Kapitel 7). Die Kapitel der Vorlesung gliedern sich wie folgt:
1. Einführung 2. Physikalische („Whitebox“) Modelle 3. Modellvereinfachung 4. Allgemeine („Blackbox“) Modelle 5. Parameteridentifikation 6. Experimentelle Versuchsplanung und -analyse
Inhalt
Vorkenntnisse
Vorausgesetzt wird der erfolgreiche Abschluss folgender Fächer:
• Mathematik 1 und 2 • Physik 1 und 2 • Elektrotechnik 1
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können für wesentliche technische Systeme ein mathematisches Modell aufbauen, das für Analyse,Simulation und Reglerentwurf geeignet ist. Sie kennen wesentliche Modellbildungsprinzipien der theoretischen Modellbildungund können im Rahmen einer experimentellen Modellbildung eine Versuchsplanung und Parameteridentifikation durchführen.
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Seite 25 von 44
Medienformen
Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Über Beamer steht ergänzend das Skript mitBeispielen und Zusammenfassungen zur Verfügung. Zur Veranschaulichung werden numerische Simulationen gezeigt.Das Skript kann im Copyshop erworben oder im PDF-Format frei herunter geladen werden. Auf der Vorlesungs-Webseitefinden sich weiterhin aktuelle Informationen, Übungsaufgaben und Unterlagen zur Prüfungsvorbereitung.
7. Modelle
Literatur
• R. Isermann, M. Münchhof: Identification of Dynamic Systems – An Introduction with Applications, Springer Verlag, 2011 • J. Wernstedt: Experimentelle Prozessanalyse, VEB Verlag Technik, 1989 • K. Janschek: Systementwurf mechatronischer Systeme, Methoden – Modelle – Konzepte, Springer, 2010 • W. Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung, Produkte und Prozesse optimieren, 7. Auflage, Hanser, 2011
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Seite 26 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Regelungs- und Systemtechnik 3
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Johann Reger
100414
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220335Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Entwicklung an der Tafel, Beiblätter, Übungsblätter und Simulationsbeispiele unter:http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/
http://www.tu-ilmenau.de/regelungstechnik/lehre/regelungs-und-systemtechnik-3
Inhalt
Vorkenntnisse
Abgeschlossenes gemeinsames ingenieurwissenschaftliches Grundstudium (GIG),Regelungs- und Systemtechnik 2 – Profil EIT
Lernergebnisse / Kompetenzen
• Die Studierenden können Normalformen für lineare Mehrgrößensysteme beim Regelungs- und Beobachterentwurfgezielt einsetzen. • Die Studierenden kennen die wichtigsten Eigenschaften von Übertragungsfunktionen im Mehrgrößenfall und könnenderen Einfluß auf die Performance im Regelkreis bewerten. • Die Studierenden sind befähigt, die gängigen Sensitivitätsfunktionen im Standardregelkreis zu bestimmen und beimReglerentwurf, z.B. im loop-shaping-Verfahren zu nutzen. • Die Studierenden verstehen die Relevanz von Matrix-Riccati-Differentialgleichungen beim optimierungsbasierten Entwurfund können diese numerisch lösen. • Die Studierenden sind in der Lage, auf quadratischen Gütefunktionalen basierende Regelungen und Beobachter zuentwerfen. • Die Studierenden können robuste Ausgangsrückführungen entwerfen.
Literatur
• Antsaklis, P., Michel, A., A Linear Systems Primer, Springer, 2007 • Sánchez-Peña, R., Sznaier, M., Robust Systems: Theory and Applications, Wiley, 1998 • Skogestad, S., Postlethwaite, I., Multivariable Feedback Control - Analysis and Design, Wiley, 2005 • Zhou, K., Doyle, J.C., Essentials of Robust Control, Prentice Hall, 1997 • Zhou, K., Doyle, J.C., Glover, K., Robust and Optimal Control, Prentice Hall, 1995
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2213Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Detailangaben zum Abschluss
Seite 27 von 44
Mündliche Prüfung (30 min) + Testat für das Praktikum
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Seite 28 von 44
Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Simulationstechnik
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
101491
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung alternativ
Fachnummer:
Deutsch
2200524Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Einführung: Einsatzgebiete, Abgrenzung, Rechenmittel, Arbeitsdefinition, Systematik bei der Bearbeitung von Simulations-und Entwurfsaufgaben; Systembegriff (zeitkontiniuerlich, zeitdiskret, qualitativ, ereignis-diskret, chaotisch) mitAufgabenstellungen ; Analoge Simulation: Wesentliche Baugruppen und Programmierung von Analogrechnern, Vorzüge undNachteile analoger Berechnung, heutige Bedeutung ; Digitale Simulation: blockorientierte Simulation, Integrationsverfahren,Einsatzempfehlungen, algebraische Schleifen, Schrittweitensteuerung, steife Differenzialgleichungen, Abbruchkriterien;zustandsorientierte Simulation linearer Steuerungssysteme; Einführung in die physikalische objektorientierte Modellierungund Simulation; Simulationssprachen und -systeme: MATLAB (Grundaufbau, Sprache, Matrizen und lineare Algebra,Polynome, Interpolation, gewöhnliche Differenzialgleichungen, schwach besetzte Matrizen, M-File-Programmierung,Visualisierung, Simulink, Toolboxen, Beispiele); Scilab (Grundaufbau, Befehle, Unterschiede zu MATLAB/Simulink,Beispiele); OpenModelica (Grundaufbau); PHASER (Grundaufbau, vorgefertigte und eigene Problemstellungen,Zeitverhalten, Phasendiagramm, Beispiele); Objektorientierte Simulation: Vergleich von block- und objektorientierterSimulation, Vor- und Nachteile, Begriffe, physikalische Grundgesetze und Umsetzung bei der objektorientierten Modellierung;Modellierungssprache Modelica: Klassen, Sprachkonstrukte, Vererbungsmechanismen, Wiederverwendbarkeit von Modellen;Modellierungs- und Simulationssystem OpenModelica: detaillierter Aufbau, Realisierung typischer Aufgabenstellungen,Modellierungsumgebung, Bibliotheken, Beispiele, Formulierung und Lösung von Optimierungsaufgabenstellungen; Praktikum(ein Praktikumsversuchsbeleg)
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Regelungstechnik
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können Grundbegriffe der block-, zustands- und objektorientierten Modellierung und Simulation, diehistorische Einordnung der analogen Simulation im Vergleich zum Schwerpunkt der Veranstaltung, der digitalen Simulationzeitkontinuierlicher und zeitdiskreter Systeme, darlegen. Sie sind in der Lage, Simulationsaufgabenstellungen zu bewertenund eine systematische Herangehensweise an die Problemlösung anzuwenden. Die Studierenden testen und beurteilensowohl die blockorientierte, die zustandsorientierte als auch die objektorientierte Simulation einschließlich der Spezifika, wiez.B. numerische Integrationsverfahren, physikalische Modellierung. Durch vorgestellte Simulationssprachen, -systeme und–software (MATLAB/Simulink, Scilab, Modelica, OpenModelica, PHASER) können die Studierenden typischeSimulationsaufgaben im regelungstechnischen Umfeld und darüber hinaus bewerten und entwickeln. In einem Beleg und imPraktikum weist jeder Studierende seine Fähigkeit nach, Simulationsaufgaben zu lösen und auszuwerten. (Der ModulSimulationstechnik besteht aus den Fächern Simulation (Fach-Nr.: 1400, Prüfungs-Nr.: 2200387, 2 SWS; 1/1/-) undObjektorientierte Simulation (Fach-Nr.: 100960, Prüfungs-Nr.: 2200411), 2 SWS (1/-/1)).
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 128Anteil Selbststudium (h): SWS: 2.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: Gestufte Noten
Seite 29 von 44
Medienformen
Skript, Tafelanschrieb, Software
Literatur
Biran, A., Breiner, M.: MATLAB 5 für Ingenieure, Addison-Wesley, 1999.Bossel, H.: Simulation dynamischer Systeme, Vieweg, 1987.Bossel, H.: Modellbildung und Simulation, Vieweg, 1992.Bub, W., Lugner, P.: Systematik der Modellbildung, Teil 1: Konzeptionelle Modellbildung, Teil 2: Verifikation und Validation,VDI-Berichte 925, Modellbildung für Regelung und Simulation, VDI-Verlag, S. 1-18, S. 19-43, 1992.Cellier, F. E.: Coninuous System Modeling, Springer, 1991.Cellier, F. E.: Integrated Continuous-System Modeling and Simulation Environments, In: Linkens, D.A. (Ed.): CAD for ControlSystems, Marcel Dekker, New York, 1993, pp. 1-29.Fritzson, P.: Principles of object-oriented modeling and simulation with Modelica 2.1, IEEE Press, 2004.Fritzson, P.: Introduction to Medeling and Simulation of Technical and Physical Systems with Modelica. Wiley-IEEE Press.2011Gomez, C.: Engineering and scientific computing with Scilab, Birkhäuser, 1999.Hoffmann, J.: MATLAB und SIMULINK, Addison-Wesley, 1998.Hoffmann, J., Brunner, U.: MATLAB und Tools: Für die Simulation dynamischer Systeme, Addison-Wesley, 2002.Kocak, H.: Differential and difference equations through computer experiments, (... PHASER ...), Springer, 1989.Otter, M.: Objektorientierte Modellierung Physikalischer Systeme, Teil 1, at - Automatisierungstechnik, (47(1999)1, S. A1-A4(und weitere 15 Teile von OTTER, M. als Haupt-- bzw. Co-Autor und anderer Autoren in Nachfolgeheften).Scherf, H.E.: Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme, Oldenbourg, 2003.
1) Maximal 40 Punkte für schriftlichen Beleg im Fach "Simulation" und2) Maximal 60 Punkte für mündliches Prüfungsgespräch im Fach "Objektorientierte Simulation" und3) Unbenoteter Schein (Testat) für Praktikum im Fach "Objektorientierte Simulation"Die Gesamtnote wird entsprechend der Gesamtpunktzahl gebildet.
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Seite 30 von 44
Simulationstechnik
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Objektorientierte Simulation
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
100960
Fachverantwortlich:
Sprache:über Komplexprüfung
Fachnummer:
Deutsch
2200411Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool
Einführung: Vergleich von block- und objektorientierter Simulation, Vor- und Nachteile, Begriffe, physikalische Grundgesetzeund Umsetzung bei der objektorientierten Modellierung;Modellierungssprache Modelica: Klassen, Sprachkonstrukte, Vererbungsmechanismen, Wiederverwendbarkeit von Modellen;Modellierungs- und Simulationssystem OpenModelica: Aufbau, Realisierung typischer Aufgabenstellungen,Modellierungsumgebung, Bibliotheken, Beispiele, Formulierung und Lösung von OptimierungsaufgabenstellungenPraktikum (ein Praktikumsversuchsbeleg)
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, Physik, Modellbildung sowie der Regelungs- und Systemtechnik
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können Grundbegriffe der objektorientierten Modellierung und Simulation darlegen. Sie sind in der Lage,Simulationsaufgabenstellungen zu bewerten und eine systematische Herangehensweise an die Problemlösung anzuwenden.Die Studierenden testen und beurteilen die objektorientierte Simulation einschließlich der Spezifika, wie z.B. numerischeIntegrationsverfahren, physikalische Modellierung. Durch die vorgestellten Simulationssprache Modelica sowie dasModellierungs- und Simulationssystem OpenModelica können die Studierenden typische Simulationsaufgaben imregelungstechnischen Umfeld und darüber hinaus bewerten und entwickeln. In einem Praktikum weist jeder Studierendeseine Fähigkeit nach, Simulationsaufgaben zu lösen und auszuwerten.
Literatur
Cellier, F. E.: Continuous System Modeling, Springer, 1991.Cellier, F. E.: Integrated Continuous-System Modeling and Simulation Environments. In: D. Linkens (Ed.). CAD for ControlSystems, Marcel Dekker, New York. pp. 1 – 29. 2006Cellier, F.E., Kofman. E.: Continuous System Simulation. Springer. 2006Fritzson, P.: Principles of object-oriented modeling and simulation with Modelica 2.1 IEEE Press. 2004.Fritzson, P.: Introduction to Medeling and Simulation of Technical and Physical Systems with Modelica. Wiley-IEEE Press.2011Otter, M.: Objektorientierte Modellierung Physikalischer Systeme, Teil 1, at - Automatisierungstechnik, 47(1999)1, S. A1-A4(und weitere 15 Teile von OTTER, M. als Haupt-- bzw. Co-Autor und anderer Autoren in Nachfolgeheften).Tiller, M.: Introduction to physical modeling with Modelica, Kluwer. 2001.
0Leistungspunkte: Workload (h): 0 0Anteil Selbststudium (h): SWS: 2.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: unbenotet
Seite 31 von 44
Mündliches Prüfungsgespräch, 30 min., max. 60 Punkte undUnbenoteter Schein (Testat) für Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Seite 32 von 44
Simulationstechnik
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Simulation
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
1400
Fachverantwortlich:
Sprache:über Komplexprüfung
Fachnummer:
Deutsch
2200387Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Übungen im PC-Pool, Hausbeleg am PC
Einführung: Einsatzgebiete, Abgrenzung, Rechenmittel, Arbeitsdefinition, Systematik bei der Bearbeitung von Simulations-und Entwurfsaufgaben; Systembegriff (zeitkontiniuerlich, zeitdiskret, qualitativ, ereignis-diskret, chaotisch) mitAufgabenstellungen ; Analoge Simulation: Wesentliche Baugruppen und Programmierung von Analogrechnern, Vorzüge undNachteile analoger Berechnung, heutige Bedeutung ; Digitale Simulation: blockorientierte Simulation, Integrationsverfahren,Einsatzempfehlungen, algebraische Schleifen, Schrittweitensteuerung, steife Differenzialgleichungen, Abbruchkriterien;zustandsorientierte Simulation linearer Steuerungssysteme; physikalische objektorientierte Modellierung und Simulation;Simulationssprachen und -systeme: MATLAB (Grundaufbau, Sprache, Matrizen und lineare Algebra, Polynome,Interpolation, gewöhnliche Differenzialgleichungen, schwach besetzte Matrizen, M-File-Programmierung, Visualisierung,Simulink, Toolboxen, Beispiele); Scilab (Grundaufbau, Befehle, Unterschiede zu MATLAB/Simulink, Beispiele); Einführung indie objektorientierte Modellierungssprache Modelica und das Simulationssystem OpenModelica (Merkmale,Modellierungsumgebung, Bibliotheken, Beispiele, Optimierung); PHASER (Grundaufbau, vorgefertigte und eigeneProblemstellungen, Zeitverhalten, Phasendiagramm, Beispiele)
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, der Physik, der Modellbildung sowie der Regelungs- und Systemtechnik
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können Grundbegriffe der Modellierung und Simulation und die historische Einordnung der analogenSimulation im Vergleich zum Schwerpunkt der Veranstaltung, der digitalen Simulation zeitkontinuierlicher und zeitdiskreterSysteme, darlegen. Sie sind in der Lage, Simulationsaufgabenstellungen zu bewerten und eine systematischeHerangehensweise an die Problemlösung anzuwenden. Die Studierenden testen und beurteilen sowohl die blockorientierte,die zustandsorientierte als auch die objektorientierte Simulation einschließlich der Spezifika, wie z.B. numerischeIntegrationsverfahren, physikalische Modellierung. Durch vorgestellte Simulationssprachen, -systeme und –software(MATLAB/Simulink, Scilab, OpenModelica, PHASER) können die Studierenden typische Simulationsaufgaben imregelungstechnischen Umfeld und darüber hinaus bewerten und entwickeln. In einem Hausbeleg weist jeder Studierendeseine Fähigkeit nach, eine Simulationsaufgabe zu lösen und auszuwerten.
Literatur
Biran, A., Breiner, M.: MATLAB 5 für Ingenieure, Addison-Wesley, 1999.Bossel, H.: Simulation dynamischer Systeme, Vieweg, 1987.
0Leistungspunkte: Workload (h): 0 0Anteil Selbststudium (h): SWS: 2.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: unbenotet
Seite 33 von 44
Bossel, H.: Modellbildung und Simulation, Vieweg, 1992.Bub, W., Lugner, P.: Systematik der Modellbildung, Teil 1: Konzeptionelle Modellbildung, Teil 2: Verifikation und Validation,VDI-Berichte 925, Modellbildung für Regelung und Simulation, VDI-Verlag, S. 1-18, S. 19-43, 1992.Cellier, F. E.: Coninuous System Modeling, Springer, 1991.Cellier, F. E.: Integrated Continuous-System Modeling and Simulation Environments, In: Linkens, D.A. (Ed.): CAD for ControlSystems, Marcel Dekker, New York, 1993, pp. 1-29.Fritzson, P.: Principles of object-oriented modeling and simulation with Modelica 2.1, IEEE Press, 2004.Fritzson, P.: Introduction to Medeling and Simulation of Technical and Physical Systems with Modelica. Wiley-IEEE Press.2011Gomez, C.: Engineering and scientific computing with Scilab, Birkhäuser, 1999.Hoffmann, J.: MATLAB und SIMULINK, Addison-Wesley, 1998.Hoffmann, J., Brunner, U.: MATLAB und Tools: Für die Simulation dynamischer Systeme, Addison-Wesley, 2002.Kocak, H.: Differential and difference equations through computer experiments, (... PHASER ...), Springer, 1989.Otter, M.: Objektorientierte Modellierung Physikalischer Systeme, Teil 1, at - Automatisierungstechnik, (47(1999)1, S. A1-A4(und weitere 15 Teile von OTTER, M. als Haupt-- bzw. Co-Autor und anderer Autoren in Nachfolgeheften).Scherf, H.E.: Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme, Oldenbourg, 2003.
Mündliche Prüfung, 30 min. (für Bachelor-Studiengänge bis Prüfungsordnungsversion 2012) bzw.Max. 40 Punkte für schriftlichen Beleg im Fach Simulation als Bestandteil des Moduls "Modellbildung und Simulation"
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Bachelor Ingenieurinformatik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Vertiefung ABT
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2010
Bachelor Informatik 2010
Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2013
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Vertiefung ABT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Vertiefung ABT
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2008
Bachelor Informatik 2013
Master Electrical Power and Control Engineering 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010
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Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Wissensbasierte Systeme
SommersemesterTurnus:
Dr. Fred Roß
101198
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer: 220414Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Zur Veranschaulichung werden Overhead-Projektioneneingefügt. Ein Script im PDF-Format wird angeboten.
Grundlagen wissensbasierterter Systeme (Wissensarten, Wissensdarstellung/-repräsentation, Architekturen, Design),Methoden der Entscheidungstheorie (Entscheidungssituationen, Darstellung der Entscheidungssituationen,Entscheidungsregeln bei Ungewissheit, Entscheidungsregeln bei Risiko), Automatische Klassifikation (Grundlagen, Bayes-Klassifikator, Abstandsklassifikatoren, Trennfunktionsklassifikatoren, Punkt-zu-Punkt-Klassifikator), Expertensysteme(Darstellung deklarativen Wissens, Suchstrategien, Besonderheiten großer Fuzzy-Systeme)
Inhalt
Vorkenntnisse
Prozessanalyse/Modellbildung, Wahrscheinlichkeitsrechnung/Statistik, Fuzzy Control (von Vorteil)
Lernergebnisse / Kompetenzen
Der Hörer erhält eine Übersicht über Konzepte und Methoden des Entwurfs wissensbasierter Systeme. Er soll in die Lageversetzt werden, solche Systeme eigenständig designen zu können. Die Vorlesung soll darüber hinaus die methodische undbegriffliche Basis legen, um sich spezielle Lösungsansätze aus Textbüchern oder Veröffentlichungen aneignen zu können.
Literatur
H. Laux: Entscheidungstheorie, Springer Verlag 2005H. Wiese: Entscheidungs- und Spieltheorie, Springer Verlag 2002F. Puppe: Einführung in Expertensysteme, Springer Verlag 1991H. H. Bock: Automatische Klassifikation, Vandenhoeck & Ruprecht 1971
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2211Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
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Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Dynamische Prozessoptimierung
SommersemesterTurnus:
Prof. Dr. Pu Li
8195
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung alternativ
Fachnummer:
Deutsch
220372Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb
Indirekte Verfahren - Variationsverfahren, Optimalitätsbedingungen - Das Maximum-Prinzip - Dynamische Programmierung - Riccati-Optimal-ReglerDirekte Verfahren - Methoden zur Diskretisierung, Orthogonale Kollokation - Lösung mit nichtlinearen Programmierungsverfahren - Simultane und Sequentielle VerfahrenAnwendungsbeispiele - Prozesse in der Luft- und Raumfahrtindustrie - Prozesse in der Chemieindustrie - Prozesse in der Wasserbewirtschaftung
Inhalt
Vorkenntnisse
Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik; Regelungs- und Systemtechnik
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Studierenden können
• die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der dynamischen Prozessoptimierung klassifizieren, • Methoden und Werkzeuge anwenden, • unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen analysieren und generieren • optimale Steuerungen berechnen sowie • Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten
Literatur
D. G. Luenberger. Introduction to Dynamic Systems. Wiley. 1979A. C. Chiang. Elements of Dynamic Optimization. McGraw-Hill. 1992D. P. Bertsekas. Dynamic Programming and Stochastic Control. Academic Press. 1976
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2212Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
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R. F. Stengel. Optimal Control and Estimation. Dover Publications. 1994J. Macki. Introduction to Optimal Control Theory. Springer. 1998D. G. Hull. Optimal Control Theory for Applications. Springer. 2003
1) Mündliche Prüfung, 30 min. und2) Testat für durchzuführendes Praktikum
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Ingenieurinformatik 2014
Master Mechatronik 2014
Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014
Master Ingenieurinformatik 2009
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Master Mechatronik 2008
Master Research in Computer & Systems Engineering 2009
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 Vertiefung AST
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
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Automatisierung Wahlpflichtbereich(4 aus 13)
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Fuzzy- and Neuro Control
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Christoph Ament
100726
Fachverantwortlich:
Sprache:mehrere Teilleistungen
Fachnummer:
Deutsch
220398Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
2 1 1
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
Bei der Vorlesung werden über Beamer die wichtigsten Skizzen, Gleichungen und Strukturen dargestellt. Einfache Beispiele,das Herleiten von Gleichungen und die Erstellung von Strukturen werden anhand von Tafelbildern entwickelt. Zusätzlich wirdder Lehrstoff mit Beispielen unter Verwendung der in MATLAB vorhandenen Toolboxen anhand untermauert. DieVorlesungsfolien und das Skript können als PDF-Dokument heruntergeladen werden. Es findet zusätzlich zur Vorlesung allezwei Wochen ein rechnergestütztes Seminar statt, in welchem die Studenten unter Verwendung von MATLAB/SimulinkAufgaben im Bereich der Modellbildung, Regelung und Klassifikation mit Fuzzy und Neuro Methoden lösen.
Grundlagen der Fuzzy-Theorie, Module des Fuzzy-Systems, Kennlinien und Kennflächen von Fuzzy-Sytemen, Fuzzy-Modellbildungsstrategien, Fuzzy-Klassifikation und -Klassensteuerung, optimaler Entwurf von Fuzzy-Steuerungen undRegelungen, adaptive/lernende Fuzzy-Konzepte, Beispiele aus Technik, verwendete Tools: Fuzzy-Control Design Toolbox,Fuzzy Logic Toolbox für MATLAB. Theoretische Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze. Lernstrategien (Hebbsches Lernen, Delta-Regel Lernen,Competetives Lernen). Vorstellung grundlegender Netzwerktypen wie Perzeptron, Adaline, Madaline, Back-PropagationNetze, Kohonen-Netze. Modellbildung mit Hilfe Neuronaler Netze für statische (Polynommodell) und dynamische(Differenzengleichungsmodell, Volterra-Reihen-Modell) nichtlineare Systeme einschließlich entsprechenderAnwendungshinweise (Fehlermöglichkeiten, Datenvorverarbeitung, Gestaltung des Lernprozesses). Strukturen zurSteuerung/Regelung mit Hilfe Neuronaler Netze (Kopieren eines konventionellen Reglers, Inverses Systemmodell, InternalModel Control, Model Predictive Control, direktes Training eines neuronalen Reglers, Reinforcement Learning). Methodenzur Neuro-Klassifikation (Backpropagation, Learning Vector Quantization). Anwendungsbeispiele und Vorstellung vonEntwicklungstools für Künstliche Neuronale Netze , verwendete Tools: Neural Network Toolbox für MATLAB, HALCON,NeuralWorks Professional.
Inhalt
Vorkenntnisse
Abschluss der Grundausbildung in Mathematik, Regelungstechnik, Systemanalyse
Lernergebnisse / Kompetenzen
Aneignung von Kenntnissen und praktischen Fertigkeiten beim Entwurf von Fuzzy- und Neuro-Systemen zur Anwendung aufden Gebieten der Modellbildung, des Entwurfs regelungstechnischer Systeme und der Lösung von Klassifikationsaufgaben inwissensbasierten Entscheidungshilfesystemen. Kennenlernen von Basismechanismen und Anwendungsgebieten vonEvolutionären Algorithmen.
Literatur
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 105Anteil Selbststudium (h): SWS: 4.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2211Fachgebiet:
Art der Notengebung: Generierte Noten
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• Adamy J.: Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen Shaker Verlag, Aachen 2005. • Koch M., Kuhn Th., Wernstedt J.: Fuzzy Control – Optimale Nachbildung und Entwurf optimaler Entscheidungen,Oldenbourg, München, 1996. • Kiendl H.: Fuzzy Control methodenorientiert, Oldenbourg, München 1997. • D. Patterson: Künstliche Neuronale Netze, München,...: Prentice Hall, 1996. R. Brause: Neuronale Netze, Stuttgart:Teubner, 1995. K. Warwick, G.W.Irwin, K.J. Hunt: Neural networks for control and systems, London: Peter Pelegrinus Ltd.,1992. • Schöneburg E., Heinzmann F., Fedderson S.: Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien, Addison-Wesley,1994. • Rechenberg I.: Evolutionsstrategie ’94, frommann-holzboog, 1994
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Ingenieurinformatik 2014
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
Master Mechatronik 2014
Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014
Master Electrical Power and Control Engineering 2013
Master Mechatronik 2008
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 Vertiefung AT
Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 Vertiefung AST
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Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
• Die Studierenden sind in der Lage, wissenschaftlich-technische Literatur zu recherchieren und auszuwerten. • Die Studierenden können ein neues weiterführendes Verfahren oder Anwendungsfall eigenständig erfassen undbewerten. • Die Studierenden können, ein wissenschaftliches Thema schriftlich und mündlich angemessen präsentieren.
Modulnummer:
Prof. Dr. Christoph Ament
Modul:
Modulverantwortlich:
Hauptseminar100803
Lernergebnisse
Abschluss GIGRegelungs- und Systemtechnik 1/2
Vorraussetzungen für die Teilnahme
Fachprüfung/Modulprüfung generiertModulabschluss:
Detailangaben zum Abschluss
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Hauptseminar
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Modul:
Masterseminar Automatisierungstechnik WIW
WintersemesterTurnus:
Prof. Dr. Christoph Ament
100805
Fachverantwortlich:
Sprache:Prüfungsleistung alternativ
Fachnummer:
Deutsch
2200406Prüfungsnummer:
Fachabschluss:
0 0 2
V S P PSV PSV PSV PSV PSV PSVSWS nachFachsemester
1.FS 2.FS 3.FS 4.FS 5.FS 6.FS 7.FS
Medienformen
wird bekannt gegeben
selbstständige Bearbeitung eines fachspezifischen Themas unter wissenschaftlicher Anleitung
Inhalt
Vorkenntnisse
nach Themenausgabe
Lernergebnisse / Kompetenzen
Die Darstellung wissenschaftlicher Ergebnisse wird vom Studenten anhand der Erarbeitung einer Präsentationen im Umfeldder Aufgabenstellung der Masterarbeit erlernt. Die Teilnehmer sind in der Lage grundlegende Techniken der Erarbeitung,Aufbereitung, Vertiefung und Präsentation für ein Fachpublikum anzuwenden.
Literatur
wird bekannt gegeben bei Themenausgabe
5Leistungspunkte: Workload (h): 150 128Anteil Selbststudium (h): SWS: 2.0
Pflichtfach
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Pflichtkennz.:
2211Fachgebiet:
Art der Notengebung: Gestufte Noten
Detailangaben zum Abschluss
verwendet in folgenden Studiengängen
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Vertiefung AT
Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Vertiefung AT
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N.N. Nomen nominandum, Nomen nescio, Platzhalter für eine noch unbekannte Person (wikipedia)
Fachsemester
Leistungspunkte
V S P
SWS
FS
Semesterwochenstunden
Angabe verteilt auf Vorlesungen, Seminare, Praktika
Glossar und Abkürzungsverzeichnis:LP
Objekttypen lt.Inhaltsverzeichnis
K=Kompetenzfeld; M=Modul; P,L,U= Fach (Prüfung,Lehrveranstaltung,Unit)